Uma equipe pode usar o GitHub Copilot dentro de um editor de código. Mas também pode acessar os modelos do Copilot por outras ferramentas. Se um relatório só enxerga o editor, parte do uso fica de fora.
Em 23 de outubro de 2026, o GitHub anunciou uma mudança na API de métricas do Copilot. Os relatórios agora podem separar o uso por ferramenta, incluindo OpenCode, Claude Code, Codex e Zed. A novidade ajuda empresas a entender onde acontecem as chamadas aos modelos. Ela não mede, por si só, se o trabalho ficou melhor ou mais rápido.
O que a API passou a mostrar?
A mudança adiciona um grupo chamado totals_by_client. Ele divide o uso conforme o cliente que enviou uma solicitação ao modelo. Um cliente, neste caso, é o aplicativo ou ferramenta que conversa com o serviço.
O relatório pode mostrar quantas chamadas deram certo, quantas sessões ocorreram e quantos tokens foram usados. Tokens são pedaços de texto que o modelo recebe ou produz. O relatório também pode separar a entrada e a saída do modelo.
Há dados para períodos de 1 dia e 28 dias. Eles podem ser vistos em relatórios de empresa, organização e usuário, conforme a permissão da conta. O acesso é voltado a pessoas autorizadas, como donos da organização ou quem recebeu a permissão de ver métricas do Copilot.
Uma chamada não é a mesma coisa que uma pergunta
O GitHub alerta que a contagem de chamadas mede pedidos ao modelo, não perguntas escritas pela pessoa. Uma pergunta pode levar a várias chamadas. Por exemplo, uma ferramenta pode pedir ao modelo para analisar um arquivo, depois outro trecho e, por fim, revisar a resposta.
“request_count counts model calls, not prompts”
Em tradução livre: a contagem de pedidos registra chamadas ao modelo, não prompts. Por isso, não compare esse número diretamente com quantas vezes alguém abriu o chat ou digitou uma pergunta.
Por que saber qual ferramenta foi usada?
Antes, algumas ferramentas externas não apareciam nos relatórios. Agora, a equipe pode ver melhor quais aplicativos geram chamadas e consumo de tokens. Isso ajuda a planejar suporte, orçamento e regras de uso.
Exemplo prático: uma empresa percebe muitas chamadas vindas de um aplicativo que não está na lista de ferramentas aprovadas. A equipe pode conversar com os desenvolvedores, verificar as regras internas e decidir se deve liberar, limitar ou bloquear aquele uso. O número aponta onde investigar; não prova que alguém agiu errado.
- Pedidos: mostram quantas chamadas bem-sucedidas chegaram ao modelo.
- Sessões: contam períodos distintos de uso da ferramenta.
- Tokens: indicam quanto texto entrou e saiu do modelo.
- Cliente: identifica a ferramenta que enviou a chamada, conforme os dados enviados por ela.
O que esses dados não provam?
Mais chamadas não significam, automaticamente, mais produtividade. Uma pessoa pode fazer muitas chamadas porque está tentando resolver uma tarefa difícil. Outra pode concluir a mesma tarefa com poucas chamadas. Os números não mostram sozinhos se o código está correto, se a equipe está satisfeita ou se o custo trouxe valor.
O próprio GitHub diz que a identificação do cliente depende de um identificador informado pela integração. Por isso, o nome da ferramenta deve ser tratado como uma classificação aproximada, não como uma identidade verificada. Clientes que o sistema não reconhece podem aparecer agrupados em “outros”.
Também é importante definir quem pode ver relatórios por pessoa. Métricas de uso podem ajudar no planejamento, mas devem ser explicadas com clareza e usadas conforme as regras de privacidade e trabalho da organização. Um painel não deve virar uma avaliação automática de desempenho individual.
A atualização melhora a visibilidade sobre o uso técnico do Copilot em mais ferramentas. A interpretação continua sendo responsabilidade das equipes. Dados de atividade são um ponto de partida para boas perguntas, não uma nota pronta para medir pessoas.
Leia o anúncio do GitHub sobre as novas métricas por ferramenta e a documentação da API de métricas do Copilot. Para mais temas de tecnologia, veja os artigos da CAV Inovação.
Perguntas frequentes
Quais ferramentas aparecem nas métricas novas?
O GitHub cita ferramentas como OpenCode, Claude Code, Codex, Zed, Copilot CLI, VS Code e JetBrains. A lista pode agrupar ferramentas que não forem reconhecidas em “outros”.
Uma chamada ao modelo equivale a uma pergunta?
Não. Uma pergunta pode gerar várias chamadas ao modelo. A métrica conta chamadas bem-sucedidas, não o número de perguntas digitadas.
Os relatórios mostram quem usou cada ferramenta com certeza?
Não. O nome do cliente depende do identificador enviado pela integração. O GitHub recomenda tratar esse dado como uma classificação aproximada, não como identidade confirmada.
Esses dados medem produtividade?
Não sozinhos. Eles mostram atividade técnica, como chamadas, sessões e tokens. Para avaliar produtividade ou qualidade, é preciso analisar outros sinais e o contexto do trabalho.
Glossário
- API: uma forma definida para que programas troquem dados e peçam serviços uns aos outros.
- Cliente: o aplicativo ou ferramenta que envia uma solicitação a um serviço.
- Chamada ao modelo: um pedido enviado a um modelo de IA para que ele processe dados e devolva uma resposta.
- Prompt: texto ou instrução enviado à inteligência artificial.
- Sessão: um período de uso de uma ferramenta.
- Token: um pedaço de texto usado para medir o que o modelo recebe e produz.
